Process / pipeline

입자 군집 최적화 (PSO)

입자 군집 최적화 (PSO)는 1995년 Kennedy와 Eberhart가 소개한 군집 기반 메타휴리스틱 알고리즘으로, 새 떼와 물고기 떼의 집단적 움직임에서 영감을 받았습니다. 각 후보 해법 — 입자(particle)라고 불림 — 은 자신의 최고 경험과 전체 군집의 최고 경험을 바탕으로 속도와 위치를 갱신하며 탐색 공간을 이동하며, 연속적인 최적화 문제에서 빠른 수렴을 가능하게 합니다.

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입자 군집 최적화 (PSO)

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출처

Kennedy, J. & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), 1942-1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
Shi, Y. & Eberhart, R. (1998). A Modified Particle Swarm Optimizer. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). link ↗

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ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/optimization/particle-swarm-optimization

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